物聯(lián)網(wǎng)智能公交運營管理系統(tǒng)總體設計方案

1、物聯(lián)網(wǎng)智能公交運營管理系統(tǒng)總體設計方案神州數(shù)碼信息系統(tǒng)2012年4月16日目 錄一、業(yè)務研究及軟件需求分析21.1需求分析、總體設計及關鍵策略研究21.2智能公交運營組織與調(diào)度21.3大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置31.4應急聯(lián)動系統(tǒng)研究41.5大型活動場館地面公交運輸仿真系統(tǒng)51.6搶修救援調(diào)度技術研究6二、系統(tǒng)關鍵技術設計72.1智能公交運營組織與調(diào)度72.1.1實現(xiàn)了專用線路與常規(guī)公交線路的混合運營計劃編制72.1.2 實現(xiàn)了公交運營實時監(jiān)控和調(diào)度82.1.3 “生成與選擇”模式下及遺傳禁忌混合策略在公交司售人員調(diào)度方面的研究102.2大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)112.2.1

2、面向大型活動的地面公交運力資源優(yōu)化配置及駐車優(yōu)化112.2.2智能公交運營組織與調(diào)度軟件系統(tǒng)和運力資源優(yōu)化配置軟件系統(tǒng)132.3地面公交應急聯(lián)動系統(tǒng)162.3.1公交應急預案體系的建立162.3.2應急調(diào)度模型的建立172.3.3應急調(diào)度算法研究192.4大型活動場館地面公交運輸仿真系統(tǒng)242.4.1適合于大型活動的公交線路客流預測方法242.4.2公交仿真優(yōu)化與評價方法272.4.3交通壓力測試方法292.5智能公交搶修救援調(diào)度技術研究312.5.1集中與分布式相結合的智能公交搶修救援調(diào)度模式312.5.2 “智能公交搶修救援調(diào)度系統(tǒng)”軟件332.5.3提出并實現(xiàn)了最優(yōu)化路徑的救援任務調(diào)度算

3、法36三、 軟件功能系統(tǒng)413.1大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)413.1.1智能公交運營組織與調(diào)度系統(tǒng)413.1.2智能公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)503.2地面公交應急聯(lián)動系統(tǒng)563.3大型活動場館地面公交運輸仿真系統(tǒng)613.4智能公交搶修救援調(diào)度技術研究65四、系統(tǒng)應用效果對比與分析67一、業(yè)務研究及軟件需求分析1.1需求分析、總體設計及關鍵策略研究針對大型活動會特殊的公共交通服務需求，結合公交日常運營調(diào)度指揮需求，滿足智能公交管理與指揮調(diào)度的需要，對物聯(lián)網(wǎng)智能公交運營管理系統(tǒng)的需求進行分析和研究，在此基礎上進行課題總體建設方案設計，確立智能公交運營管理系統(tǒng)的總體框架及技術方案建設容，

4、形成對其他子任務研究的支持。具體研究容包括：針對大型活動及常規(guī)公交調(diào)度進行需求分析形成物聯(lián)網(wǎng)智能公交運營管理系統(tǒng)建設的總體方案配合其他子任務進行關鍵策略研究及科技攻關1.2智能公交運營組織與調(diào)度1、理論與方法研究1）專用線路與常規(guī)公交線路的混合運營計劃編制方法研究智能公交運輸和常規(guī)公交的雖然各有特點，但仍可進行混合優(yōu)化調(diào)度，因此需要研究專用線路與常規(guī)公交線路的混合運營計劃和編制模型與算法。主要包含以下容：大型活動調(diào)度和普通調(diào)度的特點研究；時刻表編制適用模型與算法研究；車輛調(diào)度適用模型與算法研究；司售人員調(diào)度適用模型與算法研究；實時調(diào)度適用模型與算法研究；禁忌搜索算法，遺傳算法在調(diào)度中的應用研究

5、2）數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法研究對線路行車計劃數(shù)據(jù)，實際發(fā)車記錄等數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并建立分析評價模型。主要包含以下容：統(tǒng)計方法研究；道路情況、客流、車輛配比、發(fā)車間隔的關聯(lián)度研究2、構建系統(tǒng)平臺在以上理論研究的基礎上開發(fā)以下系統(tǒng)：1）公交運營計劃編制系統(tǒng)主要包含以下功能：客流調(diào)查，發(fā)車方案建立，計劃編制，勞動班次，假日換班，計劃審批，計劃安排，包專車，站務設施檢查，人員勞動排班，固定替班，管理備班管理及多種報表。2）公交車隊運營調(diào)度系統(tǒng)主要功能包括：實時調(diào)度（多種調(diào)度模式），行車日志，司售簽到，突發(fā)事件行車方案，異常到達電子路單，車輛實時地圖監(jiān)控，車輛數(shù)據(jù)的存儲和回放。GPS通信子系統(tǒng)（支持二級轉發(fā)功能）。

6、支持轉發(fā)中心、轉發(fā)分中心、客戶端三級模式。3）數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)主要功能包括：電子路單、車隊車輛動態(tài)全日車次統(tǒng)計表、車隊運營指標匯總表、車隊調(diào)度日報、車隊客流資料統(tǒng)計表、車輛動態(tài)明細表、客流分析、行車記錄、行車計劃匯總等。根據(jù)需要，將統(tǒng)計報表進行打印和導出操作。系統(tǒng)支持將報表導出為EXCEL、PDF、WORD等多種格式。1.3大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置1、理論與方法研究1）專用線路專用資源根據(jù)賽程變化動態(tài)調(diào)整研究公交線路類型的研究；公交線路車輛規(guī)模變化對運力影響研究；大型活動場館比賽時間與運送客流需求研究；大型活動線路車輛配置根據(jù)場館賽事變化動態(tài)調(diào)度方法研究；2）專用線路駐車模型研究以場站

7、規(guī)模與專用運營計劃作為智能公交車輛駐車優(yōu)化的約束條件，提出智能公交車輛駐車的目標規(guī)劃和雙層規(guī)劃模型和相應的求解算法。主要包含以下容：大型活動線路的駐車需求研究；大型活動線路駐車的特點研究；公交原有的駐車地點和規(guī)模研究；大型活動新增的駐車地點和規(guī)模研究；車輛調(diào)度適用模型與算法研究；司售人員調(diào)度適用模型與算法研究；目標規(guī)劃和雙層規(guī)劃的應用研究；3）大型活動公交運力組織研究大型活動公交運力需求研究；大型活動公交運力組織方法研究；大型活動常規(guī)公交和智能公交混合組織模式研究。2、構建系統(tǒng)平臺在以上理論研究的基礎上開發(fā)以下系統(tǒng)：1）公交駐車配置管理系統(tǒng)主要功能包括：場站實際地圖顯示，場站邏輯地圖顯示，場站

8、分類顯示，場站屬性組合查詢，場站駐車實際地圖顯示，場站駐車邏輯地圖顯示。2）大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)主要功能包括：專用線路與常規(guī)公交線路的混合運營計劃編制、專用線路駐車和普通線路駐車管理等。1.4應急聯(lián)動系統(tǒng)研究1、理論與方法研究基于突發(fā)事件和動態(tài)路況的應急預案自動響應和聯(lián)動模型研究建立智能公交應急預案完整的預案體系。包含總預案及總預案涉及的部門相應的應急處置預案。并確定聯(lián)動機制和響應模型。主要包含以下容：智能公交突發(fā)事件的類型研究；智能公交應急預案體系研究；系統(tǒng)聯(lián)動接口研究；系統(tǒng)聯(lián)動響應模型研究；預案自動匹配模型研究；2、構建系統(tǒng)平臺大型活動會等大型活動及突發(fā)事件應急調(diào)度指揮系統(tǒng)

9、該系統(tǒng)包含以下功能：預案管理、預案自動選取、聯(lián)動接口管理、應急通訊系統(tǒng)管理、自動報警、應急預案自動生成等功能。1.5大型活動場館地面公交運輸仿真系統(tǒng)（1）場館對應地面公交場站的分擔率預測方法研究需求預測是安排運營組織計劃的基礎，其結果對方案的客觀性、合理性起到關鍵作用。需求預測主要包括以下容：1.各比賽項目觀眾上座率 2.各比賽項目觀眾公交分擔量預測3.觀眾空間分布預測（2）公交站臺布置的適用性研究公交?？空倦m然只占城市道路很短的一段或整個場站的一部分，也只是公交線路上一個站點，公交站臺的布置形式直接影響到了公交車輛的進出站時間，進而影響公交車輛的運行效率。（3）場站交通組織設計的仿真優(yōu)化方法

10、-在大型活動比賽散場時，將有大量的觀眾涌向各個公交場站，有必要對觀眾進行組織和引導，使觀眾能有序上下車，并保證乘客在公交站的安全和順利疏散，所以對站臺區(qū)域的行人交通組織方案的設計與優(yōu)化具有重要意義。同時公交車輛是否能順利的進出站、正常運行也是場館地面公交系統(tǒng)中一個非常重要的問題。本部分研究如何利用仿真手段，測試行人和車輛混合系統(tǒng)的組織方案的設計和優(yōu)化方法。（4）場站行人交通評價方法研究本部分針對行人交通安全評價方法展開研究，建立評價安全性的指標體系，并對安全性提出分級的量化指標。（5）公交車輛動態(tài)運行方案及壓力測試方法研究公交車輛的動態(tài)調(diào)度方法旨在分析觀眾進散場特性及時空分布的基礎之上，進行動

11、態(tài)的車輛調(diào)度，以充分滿足觀眾的出行需要。同時，在大型活動比賽時，由于比賽本身的特點、散場時間和觀眾的組織和管理等各種因素，觀眾對公交的需求可能會出現(xiàn)較大的波動。本部分對公交調(diào)度方案進行壓力測試，通過對觀眾散場特性及其影響因素進行分析，從而得到觀眾散場時的彈性變化。通過仿真方法來對不同壓力條件下的公交調(diào)度方案進行測試。（6）典型場館仿真測試分析在眾多大型活動比賽場館中，根據(jù)各賽場和賽事的特點，選擇代表性場館進行仿真測試分析。所選擇的大型活動比賽場館主要包括：奧林匹克公園、五棵松場館群、工人體育場館、城市工業(yè)大學體育館。針對以上場館，建立周邊路網(wǎng)交通仿真平臺。仿真平臺覆蓋圍應至少涵蓋場館四周各個方

12、向的一條主干路或更高等級道路，仿真對象應包括仿真區(qū)域的道路和場站等。仿真測試中涉及的主要容有：1）場館周邊路網(wǎng)交通組織方案2）公交場站行人交通組織方案3）公交調(diào)度方案及壓力測試1.6搶修救援調(diào)度技術研究子任務“智能公交搶修救援調(diào)度”的主要研究容為：1. 研究智能公交搶修救援調(diào)度模式及實現(xiàn)技術(1) 提出智能公交搶修救援調(diào)度模式；(2) 進行智能公交搶修救援調(diào)度實現(xiàn)技術研究。2. 開發(fā)具有集成功能的智能公交搶修救援調(diào)度軟件系統(tǒng)(1) 設計實現(xiàn)智能公交搶修救援調(diào)度軟件，能夠支持大型活動會期間全部公交運營、保障車輛的搶修救援任務；(2) 改進、更新、擴展現(xiàn)有公交搶修救援數(shù)據(jù)庫，能夠支持大型活動會期間

13、保障任務、搶修救援作業(yè)，能夠支持分布式運行方式，具備可靠性及一致性要求，更新響應電子地圖數(shù)據(jù)及地圖顯示。3大型活動期間公交搶修救援調(diào)度系統(tǒng)運行保障(1) 在大型活動搶修救援分中心及公交搶修救援調(diào)度總中心安裝、實施“智能公交搶修救援調(diào)度軟件系統(tǒng)”，并按照大型活動會的要求進行演練。(2) 大型活動會期間“智能公交搶修救援調(diào)度軟件系統(tǒng)”的現(xiàn)場技術保障。4與智能公交運營調(diào)度系統(tǒng)接續(xù)銜接接口軟件的開發(fā)及實施(1) 按照課題總體組要求，確定公交搶修救援的后應急聯(lián)動接續(xù)銜接方案，制定數(shù)據(jù)傳遞協(xié)議；(2) 開發(fā)“公交搶修救援應急聯(lián)動接續(xù)銜接接口”軟件，并與智能公交運營調(diào)度系統(tǒng)集成。二、系統(tǒng)關鍵技術設計2.1智

14、能公交運營組織與調(diào)度2.1.1實現(xiàn)了專用線路與常規(guī)公交線路的混合運營計劃編制基于智能公交線路調(diào)度的構成、涉及的問題、基本措施等特點分析研究，進行了車輛調(diào)度適用模型與算法研究，在此基礎上，對面向大型活動的專用線路與常規(guī)公交線路的集成化混合運營計劃編制方法進行了模型研究，并采用雙向競拍算法、拉格朗日啟發(fā)式算法結合遺傳算法求解了算法，實現(xiàn)了智能公交運輸和常規(guī)公交的混合優(yōu)化調(diào)度，合理有效地利用了公交資源。集成化混合運營計劃編制方法的主要模型設計如下：首先對問題作如下約定：(1) 只考慮一個車場的問題，所有車輛都是相同的；(2) 班次成本員工成本車輛成本；(3) 連續(xù)駕駛段的合法性只受最小和最大持續(xù)時間

15、的限制。其次，建立公交線路集成化調(diào)度模型，如下：其中： K 全部班次集合；班次的成本；對的懲罰，反映的有效性E車次間非載客駕駛段的集合，包括停站待發(fā)駕駛段載客駕駛段的集合；覆蓋了載客駕駛段p的的班次的集合，；覆蓋了非載客駕駛段的班次的集合，；決策變量，表示班次k是否被選中；決策變量，表示一輛車是否完成了車次i后又將開始車次j。求解集成化的車輛駕駛員調(diào)度問題主要步驟歸納如下：1) 基于行車時刻表，利用雙向競拍算法求解車輛靜態(tài)調(diào)度的準分配問題，得到行車計劃；2) 基于(1)中得到的行車計劃，利用拉格朗日啟發(fā)式算法結合遺傳算法求解駕駛員調(diào)度的集合覆蓋問題，得到班次計劃；3) 以(2)中的班次計劃為初

16、始列集合，利用拉格朗日啟發(fā)式算法估計集成化調(diào)度問題的下界，并生成相應的行車計劃；4) 基于(3)中得到的行車計劃，再次利用拉氏啟發(fā)式算法結合遺傳算法求解駕駛員調(diào)度的集合覆蓋問題。2.1.2 實現(xiàn)了公交運營實時監(jiān)控和調(diào)度大型活動會的舉辦，對于公交系統(tǒng)提出了新的要求?；趯χ悄芄徽{(diào)度構成、智能公交調(diào)度涉及的問題、基本措施和發(fā)展方向等方面的分析，提出開展實時調(diào)度是滿足智能公交出行需求，應對公交系統(tǒng)突發(fā)狀況，維護正常運行秩序，確保及時運送乘客的重要手段。針對傳統(tǒng)公共交通運營靜態(tài)調(diào)度的不足，結合大型活動實際需求和公交日常運營中的主要問題，課題基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立了公交智能實時調(diào)度模型，即由智能實時調(diào)度

17、系統(tǒng)模型擔當知識工程師的任務，將GPS數(shù)據(jù)與歷史行車數(shù)據(jù)轉化為系統(tǒng)知識，利用車輛智能調(diào)度算法，進行基于運行時間預測的提前調(diào)度，實現(xiàn)了一般情況下的調(diào)度及智能調(diào)度的算法。其主要模型如圖23所示。圖23 公交智能實時調(diào)度模型公交智能實時調(diào)度模型主要分為三個主要模塊：（1）數(shù)據(jù)處理分析模塊：公交智能實時調(diào)度模型的基礎模塊，數(shù)據(jù)來源兩個部分，一是公交歷史行車數(shù)據(jù)，這包括車輛發(fā)車時刻、運營時客流、天氣等數(shù)據(jù)；二是GPS定位系統(tǒng)采集的實時數(shù)據(jù)，主要是各個時刻實時采集的車輛運行信息。該模塊根據(jù)下一個預測模型的需要，選擇合適輸入數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進行處理分析。（2）預測模型模塊：通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析、預測，得到車

18、輛到達調(diào)度站的運行時間預測結果?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡，課題建立了車輛運行時間預測模型。（3）智能實時調(diào)度模塊：輸入預測模型得到的車輛運行時間結果，結合調(diào)度站的運營調(diào)度數(shù)據(jù)，通過多種不同類型的智能調(diào)度算法，解決不同調(diào)度問題，提出解決措施，下達調(diào)度指令。在此基礎上，基于GIS系統(tǒng)，實現(xiàn)了公交車隊面向行車計劃的實時執(zhí)行和監(jiān)控。智能公交實時調(diào)度系統(tǒng)是一個以公交日常調(diào)度管理模塊、GPS信息模塊、GIS地圖顯示模塊、數(shù)據(jù)庫模塊為支撐，集合了BP網(wǎng)絡預測模型、智能實時調(diào)度算法的智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅滿足了公交企業(yè)日常的調(diào)度管理作業(yè)需求，也利用高效的數(shù)據(jù)分析、預測技術對大量數(shù)據(jù)進行了知識挖掘，給予了調(diào)度員更多的輔助

19、決策信息，從而提高了公共運營管理的“實時性”和處理突發(fā)事件的能力。2.1.3 “生成與選擇”模式下及遺傳禁忌混合策略在公交司售人員調(diào)度方面的研究公交駕駛員調(diào)度問題是一個復雜的組合優(yōu)化問題，具有多目標、大規(guī)模、約束條件眾多等復雜因素制約。針對大型活動調(diào)度的特點，建立了“生成與選擇”模式下的駕駛員調(diào)度模型及基于IDEF0的勞動配班問題模型，并實現(xiàn)了算法。同時，基于上述研究，開展了遺傳禁忌混合策略（GATS）的駕駛員調(diào)度問題研究，建立了模型，并實現(xiàn)了算法。禁忌搜索與遺傳算法混合策略能夠在求解大規(guī)模的問題時，對逃離局部最優(yōu)解，快速獲取全局最優(yōu)解有很大的幫助，有能力進行駕駛員調(diào)度問題的求解工作（詳細容參

20、見研究報告）?；谏鲜鏊惴?，結合大型城市公交實際調(diào)度情況，開發(fā)完成勞動配班管理子系統(tǒng)。該子系統(tǒng)可建立平日行車計劃推班模版，得到各日勞動配班情況。系統(tǒng)提供單替休、雙替休、輪班、輪休四種推班模式，并支持線路間混合配班，單班與整班不同勞動班型配班。同時提供模版復制、班型互換、以及連續(xù)配班功能。配班結果可以分類查詢，包括上班、休息、全部，并可以對配班結果中的車輛及人員進行修改。此外，固定替班管理模塊對實際中固定替班的情況進行管理，并于勞動配班時進行班次替換。并支持線路間班次替換。勞動配班管理子系統(tǒng)的研究和開發(fā)實現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)公交集團勞動配班工作由于采用手工完成而帶來的過程復雜、工作量巨大的問題，提高了

21、現(xiàn)有公交系統(tǒng)的運作效率和編制的靈活性。2.2大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)2.2.1面向大型活動的地面公交運力資源優(yōu)化配置及駐車優(yōu)化以城市市公共交通客流調(diào)查數(shù)據(jù)和大型活動期間的交通流量預測值為基礎，提出智能公交線路發(fā)車頻率優(yōu)化的雙層規(guī)劃模型，并基于優(yōu)化的發(fā)車頻率模型，建立線路車輛配置模型。由此計算大型活動期間專用線路和普通線路的配車量在不同時段的變化值，為大型活動會期間公交資源優(yōu)化配置提供了決策依據(jù)。同時，基于大型活動會期間分時段的公交OD分布量數(shù)據(jù)，以場站規(guī)模、專用運營計劃、大型活動交通流量集散時段等為作為智能公交車輛駐車優(yōu)化的約束條件，提出智能公交車輛駐車的目標規(guī)劃和相應的求解算法。

22、上述研究實現(xiàn)了各條線路人員、車輛的集中管理，統(tǒng)一調(diào)度，實現(xiàn)運輸資源在多條線路之間的動態(tài)優(yōu)化配置，提高智能公交資源的使用效率。具體來講，其創(chuàng)新思路和過程如下：（1）智能公交線路OD客流反推、預測及分配采用TransCAD軟件，基于城市市公交客流調(diào)查數(shù)據(jù)進行OD客流反推，并結合大型活動交通流量預測值，完成大型活動期間公交客流的預測。在此基礎上，建立面向大型活動的公交線路客流分配模型，并開發(fā)相應的計算機系統(tǒng)軟件。形成的線路配流結果將為混合運營計劃編制及專用線路駐車管理提供基礎。圖24 智能公交線路OD客流反推、預測及分配思路具體思路為：1) 公交OD反推：首先，基于城市市公交線路客流調(diào)查數(shù)據(jù)，利用線

23、路站點的上下客人數(shù)反推出現(xiàn)狀公交OD分布，同時，由現(xiàn)狀公交OD分布量來進行配流模型標定，同時得到各小區(qū)（站點）生成交通量；2) 公交OD預測：基于上述OD分布，根據(jù)平均增長系數(shù)法預測年各小區(qū)（站點）生成交通量，此時生成交通量為年常規(guī)公交客流量，即專用線路開設前的常規(guī)公交客流量。再把大型活動會期間產(chǎn)生的公交客流量加載到常規(guī)公交客流量所在小區(qū)上，得到年大型活動會期間各小區(qū)（站點）公交客流量；3) 公交客流分配：結合城市市實際情況，建立符合大型活動居民出行特征的城市市公共交通網(wǎng)絡配流模型，把預測得到的大型活動會期間公交客流量分配到專用線路及常規(guī)線路，得到大型活動會期間公交線路的OD分布量，由此，得到

24、公交線路的端面流量。4) 開發(fā)相應軟件功能：通過軟件開發(fā)，對預測結果和配流結果以表格形式體現(xiàn)公交線路OD分布、各站的上下車人數(shù)以及最大斷面流量。（2）專用線路與普通線路車輛優(yōu)化配置專用線路與普通線路車輛優(yōu)化配置研究思路為：1) 首先，結合城市實際，以乘客費用和公交公司運行費用最小化為目標，建立基于公交線路客流量的車輛優(yōu)化配置模型；2) 其次，以線路斷面流量、車輛容量、滿載率等作為智能公交車輛配置優(yōu)化的約束條件，建立線路車輛配置的目標規(guī)劃模型；3) 基于上述配流所得的專用線路和普通線路的斷面流量，根據(jù)車輛配置模型計算大型活動會期間線路上的配車量，包括：a. 專用線路配車量；b.普通線路高峰時段配

25、車量；c. 普通線路平峰時段配車量；4) 最后，比對和計算大型活動期間普通線路高峰和平峰時段配車量的變化值，以此作為車輛調(diào)撥到專用線路優(yōu)化的依據(jù)。（3）專用線路駐車優(yōu)化基于上述成果，通過公交車輛駐車模型，建立專用線路不同時段的動態(tài)駐車情況，具體容如下：l 雙車場條件下的智能公交車輛駐車研究：針對專用線路調(diào)度多目標、多變量的動態(tài)特點，以線路運輸能力與運輸需求（公交客流）選到最優(yōu)匹配為目標，以場站規(guī)模、專用運營計劃等作為約束條件，建立雙車場多目標規(guī)劃模型，完成求解算法，求得專用線路車場分時段的動態(tài)駐車規(guī)模；l 單車場條件下的智能公交車輛駐車研究：以乘客的平均不方便程度和公交變公司的成本達最小為目標

26、，以場站規(guī)模、專用運營計劃等作為約束條件，建立單車場多目標規(guī)劃模型，完成求解算法，求得專用線路車場分時段的動態(tài)駐車規(guī)模。2.2.2智能公交運營組織與調(diào)度軟件系統(tǒng)和運力資源優(yōu)化配置軟件系統(tǒng)基于城市智能公交系統(tǒng)的需求分析，結合上述理論研究開發(fā)實現(xiàn)了基于GIS模式的公共交通運營組織與調(diào)度系統(tǒng)，包括公交運營計劃編制系統(tǒng)、公交車隊運營調(diào)度系統(tǒng)、基于GIS的車輛監(jiān)控系統(tǒng)、勞動配班管理子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析系統(tǒng)等子系統(tǒng)。同時，基于TransCAD軟件，開發(fā)實現(xiàn)了公交駐車配置管理系統(tǒng)以及大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置系統(tǒng)。系統(tǒng)的硬件架構如圖25所示：圖25 系統(tǒng)硬件架構圖公共交通運營組織與調(diào)度系統(tǒng)軟件架構如圖

27、26所示：圖26 系統(tǒng)軟件架構圖其中，運營計劃編制管理子系統(tǒng)可合理安排公交車各趟發(fā)車時刻，生成勞動班次，為公交運行的配車、勞動配班管理計劃提供基礎。系統(tǒng)可編制多個行車方案，通過調(diào)整各種參數(shù)值反映運營中出現(xiàn)的各種指標值的變化，進而可通過不同方案的運營指標值的比較，確定適合運營目標的調(diào)度計劃。借助公交車隊運營調(diào)度子系統(tǒng)，在各種計劃編制的基礎上，可根據(jù)調(diào)度計劃和勞動配班管理計劃安排公交車輛進行實際組織運營。同時，基于GIS車輛監(jiān)控子系統(tǒng)，可根據(jù)用戶權限選擇車隊或線路，生成線路站點地圖，進而可對車輛的運行過程進行實時監(jiān)控和跟蹤，獲取車載設備發(fā)送的異常信息。在此基礎上，通過實時調(diào)度系統(tǒng)，結合道路情況和客

28、流變化，合理調(diào)整調(diào)度方案，高效處理公交運營過程的突發(fā)情況，合理地利用公交調(diào)度資源。開發(fā)實現(xiàn)的勞動配班子系統(tǒng)，可根據(jù)調(diào)度計劃安排相應的車輛以及司售人員，并可根據(jù)推班類型和推班規(guī)則進行智能推班。系統(tǒng)采用替休、輪班、輪休等方式保證各駕駛員在一個調(diào)度周期的勞動工作量的平均性，進而保證排班計劃的合理性。通過科學、合理的安排司售人員工作排班，實現(xiàn)了公交人力資源的合理、高效運用，同時由于取代了傳統(tǒng)的手工勞動配班方式，提高了公交運營管理的效率。通過公交運營統(tǒng)計方法研究，基于線路行車計劃數(shù)據(jù)，實際發(fā)車記錄等數(shù)據(jù)統(tǒng)計，建立分析評價模型，對道路情況、客流、車輛配比、發(fā)車間隔等因素開展了關聯(lián)度研究，實現(xiàn)了公交運營數(shù)據(jù)

29、的實時統(tǒng)計管理。公交駐車配置管理子系統(tǒng)和大型活動地面公交運力資源優(yōu)化配置子系統(tǒng)實現(xiàn)，不僅有助于掌握智能公交客流信息，為線路管理提供決策基礎，同時由于實現(xiàn)了運輸資源在多條線路之間的動態(tài)優(yōu)化配置，滿足了公交線路服務質(zhì)量，提高了公交資源管理的便利性和高效性，?？傮w而言，軟件系統(tǒng)的實現(xiàn)，實現(xiàn)了公交運力資源的合理、動態(tài)優(yōu)化配置，可以進行有效的公共交通運營組織與調(diào)度，從而為觀看體育比賽的觀眾及志愿者和工作人員提供快速、及時的公共交通服務；同時，提高了現(xiàn)有公交系統(tǒng)運作效率以及管理的便利性，保障了公交運營的安全性，為決策者提供了決策支持。2.3地面公交應急聯(lián)動系統(tǒng)2.3.1公交應急預案體系的建立根據(jù)對公交突發(fā)

30、事件的分類和等級劃分，在對國外應急預案體系研究的基礎上，建立公交應急預案體系。該體系主要包括的預案編制的目的、依據(jù)以及預案發(fā)布、執(zhí)行的單位，預案執(zhí)行的流程以及預案的評價與更新等容。2.3.2應急調(diào)度模型的建立2.3.2.1應急調(diào)度模型的分類與建立公交應急響應就是包括應急信息的發(fā)布、應急預案發(fā)布和應急車輛的調(diào)度。應急調(diào)度要解決的問題是車輛從駐車點出發(fā)，去完成將參加大型活動或大型活動的人群緊急疏散到目標疏散地（這里的疏散地是廣義的概念，指的是車輛的目的地，可以是大型公交樞紐、公園、學校等等）的任務。為了提高車輛的利用率，可以考慮車輛循環(huán)將人群由事發(fā)地疏散到疏散地。公交應急調(diào)度可描述如下：有幾個駐車

31、點，每個駐車點配備輛應急公交車輛；有個大型場館發(fā)生突發(fā)事件需要疏散人群，已知每個場館需要疏散的人員數(shù)量為，假設每輛公交車的載客數(shù)均為，則每個場館疏散人群所需的公交車數(shù)量為；為每個事發(fā)地點（大型場館）指定一個最便捷的目標疏散地，所有待疏散群眾均被疏散到該目標疏散地。求如何合理的分配調(diào)度應急公交車輛，以使得疏散能耗最小，同時盡量使調(diào)用的公交車輛總數(shù)最小。公交應急疏散示意圖如圖27所示： 圖27 單場館公交應急疏散示意圖為了便于研究，我們引入公交緊急疏散拓撲結構的概念。拓撲學是一個數(shù)學概念，它把物理實體抽象成與實際大小和形狀無關的點，把連接實體的線路抽象成線，進而研究點線面之間的關系。公交應急疏散也

32、采用拓撲學中的研究方法，將駐車點、場館和疏散地定義為點，把駐車點與場館、場館與疏散地之間的連接道路定義為鏈路（在本文中，其有效長度定義為駐車點與場館、場館與疏散地之間的最小行程距離）。從拓撲學的觀點來看，公交應急疏散的網(wǎng)絡結構也是由一組點和鏈路組成的幾何圖形，這種幾何圖形就是公交緊急疏散的拓撲結構。最簡單的單駐車點、單場館的公交緊急疏散拓撲結構見圖28。圖28 單駐車點、單場館的公交緊急疏散拓撲結構針對單場館，我們討論了單場館不循環(huán)調(diào)車、單場館循環(huán)調(diào)車兩種情況。同時針對多場館的情形，也分別討論了多場館不循環(huán)調(diào)車、多場館循環(huán)調(diào)車的情況。無論是單場館不循環(huán)調(diào)車模型、單場館循環(huán)調(diào)車模型還是多場館不循

33、環(huán)調(diào)車模型，都可以統(tǒng)一為多場館調(diào)車模型。當循環(huán)次數(shù)為0時，多場館循環(huán)調(diào)車模型就簡化為多場館不循環(huán)調(diào)車模型；當駐車點數(shù)為1時，多場館循環(huán)調(diào)車模型就簡化為單場館循環(huán)調(diào)車模型；當循環(huán)次數(shù)為0并且駐車點數(shù)為1時，多場館循環(huán)調(diào)車模型就簡化為單場館不循環(huán)調(diào)車模型。因此我們重點研究了多場館循環(huán)調(diào)車模型及拓撲結構圖求解過程，其拓撲結構圖如圖29。圖29 多場館循環(huán)公交應急疏散拓撲結構圖2.3.2.2模型所需的信息為了透徹的研究公交應急調(diào)度模型，下面把模型所需要的基本信息詳盡的表示出來。在本文的研究問題中，將利用一下的基本信息進行優(yōu)化：各駐車點與大型場館之間的最小行程距離；各大型場館與其對應臨時疏散點之間的最小

34、行程距離；應急公交車由在大型場館與臨時疏散地之間循環(huán)利用次數(shù)的上限；發(fā)生突發(fā)事件的大型場館需要緊急疏散的人員數(shù)量或所需的公交車數(shù)量；每個駐車點停放的公交車數(shù)量以及平均每輛公交車的載客數(shù)量。2.3.3應急調(diào)度算法研究2.3.3.1基本算法1 單純形法線性規(guī)劃問題包括兩種求解方法，即圖解法和單純形法。圖解法簡單直觀，但只適用于求解含有兩個決策變量的線性規(guī)劃問題。單純形法可用于求解含有多個決策變量的線性規(guī)劃問題，是求解線性規(guī)劃問題的一般方法。單純形法求解線性規(guī)劃問題的基本思路是：選擇初始基可行解，即從可行域的一個頂點出發(fā)。判斷該頂點是否為最優(yōu)解，若最優(yōu)則結束，否則，尋找改進的頂點，即轉換到另一個基可

35、行解，改進的含義是使目標函數(shù)值優(yōu)于前一個頂點對應的目標函數(shù)值，再判斷該頂點是否為最優(yōu)解，如此循環(huán)往復，直到使目標函數(shù)達到最大值，目標函數(shù)最大值的基可行解（對應于可行域的頂點）即為問題的最優(yōu)解。該過程如圖30所示。圖30 單純形法的求解思路2 表上作業(yè)法運輸問題雖然也屬于線性規(guī)劃疇，但如果采用單純形法求解就比較復雜。由于運輸問題的約束方程組的系數(shù)具有特殊的結構，因此采用表上作業(yè)法比單純形法更為合適。表上作業(yè)法是單純形法在求解運輸問題時的一種簡化方法。其實質(zhì)仍是單純形法，但具體的術語和計算方法有所不同。表上作業(yè)法法求解運輸問題的過程如下所示：確定初始基可行解。即在個產(chǎn)銷平衡表格中給出個數(shù)字格。求各

36、非基變量（在表格中即為空格）的檢驗數(shù)。判別是否達到最優(yōu)解。如果是，則停止計算，否則轉到下一步。確定換入變量和換出變量，利用閉回路法進行調(diào)整，找出新的基可行解。重復上面的、兩個步驟，直至找到最優(yōu)解。3 迪杰斯特拉算法在本文的算例分析中駐車點與大型場館、大型場館與臨時疏散地之間的最小行程距離均通過Dijkstra算法得出，下面對Dijkstra算法進行介紹。 Dijkstra（迪杰斯特拉）算法簡介Dijkstra算法最早由E.W. Dijkstra于1959年提出，該算法是一個適用于所有弧的權均為非負的最短路算法，也是目前公認的求解最短路問題的最經(jīng)典算法。它可以給出某指定節(jié)點到圖中其他所有節(jié)點的最

37、短路，該算法的時間復雜度為，其中n為網(wǎng)絡中節(jié)點的數(shù)量。假定我們需要在某賦權有向圖中計算某一指定節(jié)點到其他指定節(jié)點v之間的最短路，算法首先從源點開始，給每一個節(jié)點記一標號，標號分為標號和標號兩種，標號從源點到該點的最短路權的上界，又稱臨時標號；標號從源點到該點的最短路權，又稱固定標號。在標號過程中，標號一直在改變，已得到標號的節(jié)點其標號不再改變，凡是沒有標號的節(jié)點，都標上標號。算法每執(zhí)行一步，把某一節(jié)點的標號改變成標號，經(jīng)過有限步以后，就可以把所有的標號都改變成標號，即獲得了從源點到網(wǎng)絡中任一節(jié)點的最短路徑，標號過程結束。記V為節(jié)點集合，為第步時具有標號節(jié)點的集合，為節(jié)點的父節(jié)點，為路段的權重，

38、為節(jié)點到節(jié)點的最短路權。Dijkstra算法描述：Step0：初始化。令，令（表示一個很大的正數(shù)），置。Step1：若，停止迭代，轉入Step4，此時，均有，否則轉入Step2。Step3：在所有的T標號節(jié)點中尋找一個最小的標號值，該節(jié)點并將標為標號，即令，同時置，令，轉入Step1中繼續(xù)進行迭代計算。根據(jù)并利用反向追蹤的方法即可以獲得制定節(jié)點到網(wǎng)絡中其它任意節(jié)點v的最有路徑以及最短距離，算法終止。Dijkstra算法的優(yōu)點是適用于計算兩點間的最短路徑問題，只要路權為正，能100%找到兩點間的最短路徑。改進的Dijkstra算法Dijkstra算法適用于計算某指定節(jié)點到圖中其他所有節(jié)點的最短路

39、，算法迭代終止的條件為。假設我們現(xiàn)在要計算某指定起點到某指定終點之間的最短路，則只需將迭代終止條件修改為：“若，則迭代停止”（即當終點獲得了標號時，則表明已經(jīng)找到了從指定起點到指定終點的最短路），其余的計算過程完全一致，得到改進的算法，此算法不再贅述。2.3.3.2應急響應模型求解在前述容中已提到無論是單場館調(diào)車模型還是多場館不循環(huán)調(diào)車模型最終都可以歸結為多場館循環(huán)調(diào)車模型，理論只需對多場館循環(huán)調(diào)車模型的求解進行探討即可。但考慮到單場館調(diào)車模型的解法有其特殊的簡便性，以下仍分別討論各調(diào)車模型的解法。1 多場館調(diào)車模型求解多場館循環(huán)調(diào)車模型為：其中，表示車輛在循環(huán)利用情況下所消耗疏散能耗。在本文

40、中我們提出了等效駐車點的概念，等效駐車點是指虛擬的駐車點，它們距離大型場館的最小行程距離在原駐車點到大型場館最小行程距離的基礎上呈等差數(shù)列分布，其公差為大型場館到疏散地最小行程距離的兩倍，即。等效駐車點的數(shù)量是由每個駐車點的派出車輛的最大循環(huán)次數(shù)上限決定的，在實際應用中由人工指定。加入等效駐車點后的多場館調(diào)車模型的拓撲結果如圖31所示。圖31 K=1時含等效駐車點的多場館公交應急疏散拓撲結構圖在定義了等效駐車點之后，多場館循環(huán)調(diào)車模型就可以簡化為多場館不循環(huán)調(diào)車模型：其中多場館不循環(huán)調(diào)車的一般模型為：其中，右半部分表示車輛由大型場館到疏散地所消耗的疏散能耗，為常數(shù)，并不影響模型的優(yōu)化求解。在求

41、最優(yōu)解時只需關注左半部分，不難看出，這是一個供需不平衡的運輸問題。多場館循環(huán)調(diào)車模型經(jīng)過兩次變形歸結為供需不平衡的運輸問題，在將供需不平衡的運輸問題轉化為供需平衡的運輸問題之后，應用求解運輸問題的方法（如前面提到的表上作業(yè)法）可以很方便的求出其最優(yōu)解。為了解決此類變體問題，可以變換上述特征或重新描述問題，使它符合運輸問題的形式。2 單場館調(diào)車模型求解單場館調(diào)車模型屬于多場館調(diào)車模型當場館數(shù)量時的特例，其求解方法同多場館調(diào)車模型，在此不再贅述。2.4大型活動場館地面公交運輸仿真系統(tǒng)2.4.1適合于大型活動的公交線路客流預測方法根據(jù)場館周邊公交線路特點，確定了線路研究圍；根據(jù)居民出行特點，確定了站

42、點服務圍，并以幾何方法劃分重疊的區(qū)域；在分析國外研究現(xiàn)狀的基礎上，確定了基于站點服務區(qū)域的公交客流分配方法；根據(jù)站點客流與站點服務區(qū)域相關的原則，對小區(qū)的客流進行了分配，得到了站點的客流，從而確定線路客流，最后確定場館周邊站點觀眾客流。具體分析如下： 1）客流預測的原則結合大型活動會觀眾出行的特點，通過對大型活動交通客流分布特性的分析，確定了智能公交線路客流分擔率預測原則，主要為：要結合大型活動客流分布特點；客流的預測方法要簡單實用；預測要有一定的彈性。2）線路客流預測思路線路的客流與站點服務區(qū)域有直接關系。線路服務區(qū)域的客流量的大小，決定了線路的客流量。線路的服務區(qū)域由各公交站點的服務面積組

43、成，因此，站點的服務區(qū)域是公交線路客流量預測的基礎?；诖耍梢缘玫饺缦滤悸罚和ㄟ^分配小區(qū)出行量來得到站點的客流量，從而得到線路客流流量；根據(jù)場館周邊站點?？康墓痪€路，得到場館周邊站點客流量；最后考慮線路的背景客流量得到站點最終客流量。3）公交線路研究圍的確定經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，直達場館的公交線路、地鐵、智能公交將覆蓋大部分的大型活動交通小區(qū)，將線路研究圍確定為可直達場館周邊的大型活動專線、地鐵與直達公交。4）站點服務區(qū)域的確定參考各類文獻，對普通公交站點，取公交站點服務半徑大約為500m；對于軌道交通站點而言，采用1000m作為軌道交通站點的吸引半徑。對于重疊的站點采用幾何劃分的方法，得到各種類型

44、站點的客流量。5）交通小區(qū)客流分配假設為了將交通小區(qū)產(chǎn)生的客流分配到站點上，在這里作如下幾個假定：觀眾在交通小區(qū)部是均勻分布的；交通小區(qū)，站點吸引的客流量與其服務面積大小成正比；若公交線路有相同的服務區(qū)域時，按照距離場館遠近順序分配觀眾客流；當存在幾條公交線路距離場館遠近一樣的情況時，其重復的公交站點的服務圍按照線路數(shù)均勻分配。6）小區(qū)觀眾客流分配模型將小區(qū)分為有公交或軌道交通站點服務區(qū)域的小區(qū)與無站點服務區(qū)域的小區(qū)四大類。對第一、二、三類交通小區(qū)，則小區(qū)的觀眾生成量由地面公交站點和軌道交通站點共同承擔。設該小區(qū)，有n個公交站點服務區(qū)域，每個公交站點的服務區(qū)域大小為Si，同時小區(qū)部有m個軌道交

45、通站點服務區(qū)域，每個軌道交通站點的服務區(qū)域為Sj，若該小區(qū)生成的交通量，則公交站點與軌道交通站點的客流量，用模型計算表示如下：ST i，j不能同時為0式中：G交通小區(qū)的觀眾出行量；n交通小區(qū)有服務區(qū)域的直達場館公交站點數(shù)目；m交通小區(qū)有服務區(qū)域的軌道交通站點的數(shù)目；qk第k個公交站點吸引的觀眾數(shù)；pl第l個軌道交通站點吸引的觀眾數(shù)；Si第i個公交站點在該交通小區(qū)服務區(qū)域面積；Aj第j個軌道交通站點在該交通小區(qū)的服務區(qū)域面積；Sk第k個公交站點在該交通小區(qū)的服務區(qū)域面積；Al第l個軌道交通站點在該交通小區(qū)的服務區(qū)域面積。對第四類小區(qū)，可以將小區(qū)的觀眾生成量轉移到與鄰近該小區(qū)的軌道交通線路或者公交

46、樞紐或者公交站點上，按照上面小區(qū)客流的分配方法進行分配。7）站點客流量預測模型根據(jù)前面的客流分配模型，可以得到站點在小區(qū)吸引的大型活動觀眾人數(shù)。由于部分站點的服務區(qū)域分布在幾個交通小區(qū)，因此，將站點在各小區(qū)吸引的觀眾人數(shù)進行累加，就會得到站點的客流量。用公式表示如下：式中：D公交站點的客流量；n有此站點服務區(qū)域的小區(qū)的數(shù)目；qk此站點在小區(qū)k的吸引的觀眾數(shù)目。8）公交線路客流量的預測模型根據(jù)前面的計算方法，可以得到交站點的觀眾客流量。公交線路的總客流量由其沿線的公交站點的客流量組成的，因此，將公交站點的觀眾的客流量進行累加，就可以得到公交線路的客流量。用公式表示如下：式中：P公交線路的客流量；

47、Di某一條線路第i個公交站點的觀眾客流量；N某條公交線路的站點個數(shù)。9）場館周邊公交站點的客流量預測模型場館周邊的公交站點有若干條公交線路?？?，將?？看斯徽军c的各條線路的大型活動觀眾公交客流量進行累計，就會得到公交站點的觀眾客流量。用公式表示如下：式中：Qo場館周邊公交站點的大型活動觀眾的客流量；M公交站點的公交線路數(shù)；Pj這個公交站點第j條公交線路的觀眾客流量?？紤]社會背景客流量，就可以得到場館周邊公交站點的最終客流量，用公式表示如下：式中：Q場館周邊公交站點的客流量；Qo場館周邊公交站點的大型活動觀眾的客流量；Qb場館周邊公交站點的背景公交客流量；根據(jù)公交站點預測的觀眾客流量，結合觀眾到

48、達與散場規(guī)律，可以確定各時段的站點的交通需求，從而確定公交設施需求等。2.4.2公交仿真優(yōu)化與評價方法在總結國外文獻的基礎上，確定了各場站形式的優(yōu)缺點與適用圍；依據(jù)場站的適用性，確定了從上到下的場站選擇方法，給出了選擇大型活動場站應考慮的因素；在場站選型的基礎上，對影響通行能力部分進行了設計，作為仿真優(yōu)化的初始方案；確定了場站仿真優(yōu)化流程，最后給出了判斷方案是否滿足要求的閾值。在總結現(xiàn)有發(fā)車模式的基礎上，分析了其優(yōu)缺點及適用圍；確定了根據(jù)客流先選擇發(fā)車模式，再確定發(fā)車時間的思路；根據(jù)觀眾客流出發(fā)地不同，將發(fā)車方案分為兩部分并分別確定方案；在初步方案確定的基礎上，建立了仿真優(yōu)化流程。為了進行方案

49、比選，選擇較好的方案，需要對方案進行評價，本部分將將公交運輸系統(tǒng)分為步行系統(tǒng)、場站等待區(qū)、公交運行等部分，分別選取相關指標；由于是對人車混行的系統(tǒng)進行評價，在比較其他評價方法的基礎上，選擇了模糊評價方法作為評價方法。綜上述，借鑒國外已有研究成果，建立了從場站選型、場站優(yōu)化、公交線路發(fā)車方案優(yōu)化與公交方案評價等實用的大型活動公交運輸優(yōu)化與評價體系。具體分析如下：1）場站選型方法依據(jù)場站的位置及規(guī)模等因素，將場站分為中途站與樞紐站；將中途站分為港灣式與在線式；場站及樞紐都由?？课唤M成，將停考位分為直線式、通過式、鋸齒式、斜排式等四種，并總結了國外研究中公交場站優(yōu)缺點及各自適應性。在此基礎上，確定了

50、定性選擇相應的場站類型的指標，確定了從上到下分層選擇場站形式的方法，對各層的影響因素不同，選擇相應的指標來進行場站形式的選擇。2）站臺仿真優(yōu)化方法在確定場站的形式后，就要對場站進行設計。根據(jù)影響站點通行能力的因素，確定主要設計指標有泊位數(shù)量、泊位長度、站牌布設方式以及其它附屬設施等。在參考國外文獻的基礎上，對有效泊位數(shù)、泊位長度、站牌布設方式及場站附屬設施等影響場站通行能力的因素進行了設計，建立了計算方法，可以進行方案的初步設計。在完成初步設計的基礎上，選擇相應的指標，作為優(yōu)化相應的閾值，選取了站臺行人平均密度、行人平均等待時間、站臺擁擠時間百分率、公交車輛通過站臺的延誤等指標作為優(yōu)化的閾值。

51、優(yōu)化的流程如下： 圖32 場站站臺設計仿真優(yōu)化流程圖3）公交發(fā)車方案仿真優(yōu)化方法將目前實際應用中的發(fā)車模式分類，根據(jù)發(fā)車輛數(shù)，分為單車模式與串車模式；根據(jù)發(fā)車時間間隔及，分為等間隔發(fā)車、按需求發(fā)車及隨叫隨到發(fā)車。根據(jù)實際應用的情況，總結其優(yōu)缺點及適用條件。在此基礎上，根據(jù)觀眾規(guī)模與來源的不同，分為進場時段、散場時段、非比賽時段，分別制定相應的公交方案。在公交方案制定的基礎上，建立周邊路網(wǎng)仿真模型，從而進行運行方案的仿真。根據(jù)仿真結果進行調(diào)整，得到優(yōu)化的公交方案。4）智能公交運輸仿真系統(tǒng)評價方法將仿真系統(tǒng)分為步行系統(tǒng)、場站系統(tǒng)、公交系統(tǒng)三部分，分別選擇相應指標。本文對大型活動場館地面公交運輸系統(tǒng)

52、評價方法的選擇基于以下兩個方面的考慮：系統(tǒng)的復雜性。從大型活動場館地面公交運輸系統(tǒng)的特征來看，系統(tǒng)由步行系統(tǒng)、公交站臺、公交運行三個部分組成，每個子系統(tǒng)又包含多種影響因素。結果的綜合性。從大型活動場館地面公交運輸系統(tǒng)的評價輸出結果來看，其評價結果是一個綜合評價值，是對某一大型活動場館周邊公交場站運輸系統(tǒng)的功能的描述?；诖耍x擇了模糊評價方法作為評價的方法。2.4.3交通壓力測試方法本部分在分析其他行業(yè)壓力測試應用進展的基礎上，將交通需求作為對交通設施的壓力，將壓力測試引入交通中。確定了壓力測試的對象、系統(tǒng)增壓方法、壓力測試方法等方面的容，并結合大型活動場館的地面公交系統(tǒng)進行了應用，建立了場館

53、周邊壓力測試流程。具體分析如下：1）壓力測試方法應用進展本部分分析了壓力測試在不同行業(yè)的應用；根據(jù)壓力的不同，分為本身含義與擴展含義兩種并分別進行了分析；在分析含義的基礎上，確定了壓力測試在這些行業(yè)的應用流程，為引入交通做了鋪墊。2）交通壓力測試方法在交通設施系統(tǒng)中，對交通設施的各組成部分是分開設計的，其設計的指導思想是根據(jù)預測的交通量（車輛、行人等）、，保證一定的服務水平與控制性最小的尺寸，確定其相關的尺寸指標，其參考依據(jù)主要是國家相關行業(yè)設計規(guī)。在宏觀系統(tǒng)方面，主要通過宏觀性的指導思想進行指導。這樣的設計方法下的交通設施設計中，往往會存在一些問題：缺乏對宏觀整體性的系統(tǒng)數(shù)量的分析；對各組成

54、部分銜接處也分析也不夠，這些地方不能滿足使用要求；不能給出預測的交通量發(fā)生部分變化時能適應的程度。在進行測試前，確定壓力測試的對象，則大致可以分為兩類：對交通設施或交通管理方案或運營方案進行壓力測試。在確定測試對象的基礎上，建立系統(tǒng)增壓方法。根據(jù)交通行業(yè)經(jīng)常看到的，可以分為以下兩類： 整體按比例加壓與局部加壓。根據(jù)壓力大小的不同，又可分為壓力不變與壓力變化的測試方法。壓力測試的方法可以有很多種，主要為人工計算與計算機仿真兩種。在壓力測試對象與系統(tǒng)增壓方法確定的基礎上，確定了壓力測試步驟。首先，確定壓力測試對象，并制定測試方案；再此基礎上，建立仿真模型；逐漸增大或減小壓力；最后，確定是否滿足需求

55、。3）智能公交壓力測試方法根據(jù)前面確定的壓力測試方法的概念及步驟，確定了智能公交壓力測試方法。測試原因由于預測時采用基礎資料的不確定性及預測方法中存在的誤差，將可能使得大型活動時交通運行的真實情況可能與預測的差別較大，這樣就需要對不同交通需求壓力下的方案進行設計，以提高對不同情況下的應變性。制定初步制定測試方案按照方式劃分比例的不同，調(diào)整的比例可以根據(jù)總量的大小與分擔的比例大小來確定?？偭吭酱?，方式分擔的比例越高，調(diào)整比例就要適當減少，一般以5%為宜；總量越小，分擔的比例較大，一般以10%20%為宜。測試軟件行人仿真采用Legion行人仿真軟件；公交車輛仿真采用VISSIM。測試步驟根據(jù)場館的

56、方式劃分的公交應承擔的比例，場館的觀眾總量及場館周邊的交通設施位置等信息制定合理的合理的壓力測試計劃，比例可選取5%的倍數(shù)；根據(jù)場館周邊行人仿真模型，確定不同壓力下觀眾集散規(guī)律；執(zhí)行不同壓力條件下的公交方案；建立場館周邊公交仿真模型，將道路相關參數(shù)、公交設施相關參數(shù)，公交方案相關參數(shù)等輸入到模型中；測試公交設施是否滿足要求，并據(jù)此制定相關的改善方案。2.5智能公交搶修救援調(diào)度技術研究子任務“智能公交搶修救援調(diào)度技術研究”創(chuàng)新點為：1. 提出了集中與分布式相結合的智能公交搶修救援調(diào)度模式；2. 自主開發(fā)了“智能公交搶修救援調(diào)度系統(tǒng)”軟件；3. 提出并實現(xiàn)了最優(yōu)化路徑的救援任務調(diào)度算法。2.5.1集中與分布式相結合的智能公交搶修救援調(diào)度模式本子課題研究提出了一種集中與分布式相結合的智能公交搶修救援調(diào)度模式，通過集中資源和調(diào)度命令的集中方式，實現(xiàn)對搶修救援資源和救援作業(yè)、業(yè)務信息的統(tǒng)一調(diào)度。通過在物理上建立多個分布式搶修救援調(diào)度中心，能同時支持公交集團公司指揮中心、大型活動分中心和保修分公司的多處協(xié)同調(diào)度，能夠靈活應對智能公交搶修救援的管理模式，實現(xiàn)了搶修救援工作的自動化、信息化，搶修資源的配置